预测台湾加权股价指数模型之绩效比较

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1、預測台灣加權股價指數模型之績效比較－ECM模型和類神經網路簡美瑟國立高雄應用科技大學金融資訊所林萍珍國立高雄應用科技大學金融資訊所柯博昌國立高雄應用科技大學金融資訊所曾湘嵋國立高雄應用科技大學金融資訊所摘要近年來台灣金融市場活絡，投資理財風氣盛行，其中，將資金投資於股票市場中的理財方式，仍為社會大眾所偏愛的選擇，但股票市場瞬息萬變，能掌握股市的脈動，才可獲得可觀的報酬達到投資之目的，則「如何正確預測出股票市場的變動」便為投資人和學者所關心的議題。因此，本研究係欲透過探討總體經濟變數和台灣加權股價指數之關係，比較不同預測方法之績效－ECM模型和類神經網路，進而找出相對有效的方法，期以

2、提供投資者一個有效地預測出股票市場變化的參考工具。關鍵字：台灣加權股價指數、總體經濟變數、誤差修正模型(ECM)、類神經網路1.緒論近年來台灣金融市場活絡，投資理財觀念逐漸盛行，使得社會大眾不再單單地將資金儲蓄於銀行中，轉而投資於多種理財工具上，則金融市場亦提供了許多種類的投資理財工具，其中，將資金投資於股票市場中的理財方式，仍為社會大眾所偏愛的選擇。但股票市場瞬息萬變，能掌握股票市場的脈動，才可獲得大量可觀的報酬，達到投資理財之目的，因此，「如何正確地預測出股票市場的變動」便是投資大眾和學者所關心的議題。而各派學者亦以不同的研究方法和觀點對股票市場進行探討和預測。一般而言，學者對

3、股票市場的討論不外乎從總體經濟面、產業面、財務面、技術面、消息面、籌碼面等觀點進行分析，其中一派的經濟學者以總體經濟面的觀點來探討和預測股市變動，並認為一國的總體經濟和該國股票市場可能存在著某些關聯性，如Spiro(1990)【11】與Cochrane(1991)【4】發現經濟的變化會影響股價，總體經濟指標的改變對股價走勢的確有影響；Joseph(2003)【8】發現美國的總體經濟指標和財務股價指數間存有長期的均衡關係。至於實證研究方法上，過去的實證研究多採用傳統迴規歸分析法，不過，近代學者發現總體時間序列資料普遍為非定態(nostationary)，若直接進行迴歸分析會產生虛假迴

4、歸(spuriousregression)的問題，造成嚴重錯誤的估計(GrangerandNewbold,1974)【6】。針對此問題，可採用Box-Jenkins方法對個別變數進行差分來改善受時間趨勢影響的情況。但此法則存在著因使用差分後資料可能會消除非定態時間序列間共整合關係(Cointegrationrelationship)，以致喪失資料長期的重要訊息。因此，GrangerandEngle(1987)【5】提出共整合的估計方法－誤差修正模型(ErrorCorrectionModels,ECM)改善上述的問題，但其有只能估計單一共整合向量之缺點，Johansen(1988)【

5、7】因而提出以多變量模型(VAR)為基礎來改善，其利用最大概似法同時估計多個顯著的共整合向量。因此，本研究擬以Johansen方法進行ECM模型的估計，並以總體經濟變數對台灣加權股價指數進行預測。另外，類神經網路為一種自我學習工具，可快速計算，具有強大容錯力和記憶能力，其藉由神經元和隱藏層的設定，透過訊練、學習和測試來建構出線性或非線性模型的類神經網路，主要應用於解決分類和預測的問題。近年學者將其應用於財務領域中，亦得到不錯的結果。如：葉松炫(1999)【1】以匯市之基本面和技術面來建構類神經網路，並進行匯率預測，發現可獲得顯著的報酬。劉瑞鑫(2003)【2】以不同的類神經網路模型

6、，進行台灣股價指數報酬率預測，發現結合基因演算法的類神經網路之預測效果更佳。因此，本研究的目的係欲透過探討總體經濟變數和台灣加權股價指數之關係，比較不同預測方法之績效－ECM模型和類神經網路，進而找出相對有效的方法，期以提供投資者一個有效地預測出股票市場變化的參考工具。實證上擬以總體經濟變數：工業生產指數、利率、匯率和通貨膨賬等四個變數來預測台灣加權股價指數，分別估計ECM的預測模型，與考慮相同變數來建構倒傳遞類神經網路的預測模型，並將二者進行預測績效比較。本文共分四節，除本節緒論外，後續內容結構如下：第二節相關理論探討和文獻回顧；第三節為研究方法；第四節為實證結果和分析。1.理論

7、與文獻回顧本節將探討總體經濟面影響股價變化之相關理論，和回顧應用誤差修正模型及類神經網路於相關主題之文獻，並從中找出本文之研究方向。1.1.總體經濟對股價之影響根據股價評價模型，可知股票的價值即是取決於現金流量與折現率，如【2-1式】，而股票的現金流量與折現率會受到總體經濟因素的影響，即當總體經濟因素產生改變時，股票價格亦會隨之改變，則推論股票價格和總體經濟因素間存在著關聯性，因此，以總體經濟變數資料對台灣加權股價指數進行探討，觀察其中是否存在長期均衡關係。……………